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使用基于锥形束 CT 的自动配准对伴侣动物进行无框架脑活检系统的可行性
本研究的目的是评估一种新型的基于锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 的术中自动配准系统在伴侣动物无框架立体定向脑活检中的应用。一项实验性尸体研究评估了三只无颅内疾病史的狗和三只猫的丘脑和梨状叶靶点针放置误差。对二十四只患有颅内疾病的客户所养狗和四只猫进行了前瞻性诊断准确性和诊断产量评估。二十一项手术是在死后进行的（十八只狗和三只猫），七项活检手术是在活着的患者身上进行的（六只狗和一只猫）。对十名死后患者和四名活着的患者评估了手术持续时间。对六只狗和一只猫进行了结果评估。在狗中，计算得出的梨状叶和丘脑靶位的针头放置误差中位数分别为 1.8 毫米（范围 0.71–2.84 毫米）和 1.53 毫米（范围 1.45–1.99 毫米）。在猫中，计算得出的梨状叶靶位的针头放置误差中位数为 0.79 毫米（范围 0.6–1.91 毫米），丘脑靶位的针头放置误差中位数为 1.29 毫米（范围 0.47–2.69 毫米）。诊断率为 96.4%（95% CI 0.81–0.99），诊断准确率为 94.4%（95% CI 0.72–0.99）。尸检活检的中位总操作持续时间为 57.5 分钟（范围 41–69 分钟）。活体活检的中位总手术时长为 122.5 分钟（范围为 103-136 分钟）。三只狗在活检后 1 天出院，一只狗在 6 天后出院。两只狗和一只猫在活检后 24 和 48 小时被安乐死。基于 CBCT 的伴侣动物无框架立体定向活检术中自动图像配准能够提供与头骨大小和形态无关的诊断性脑活检样本，其诊断产量和准确性与兽医学中使用的各种无框架和基于框架的立体定向系统的已公布值相当。手术持续时间不会受到负面影响，并且在其他系统公布的范围内。移动式术中 CBCT 配准结合神经导航可为伴侣动物提供诊断性脑活检。
使用摄影测量法和运动结构对地面雷达干涉测量的变形图进行配准和可视化
干涉数据与来自地面摄影测量和运动结构 3D 点云。在确定内在和外在方向参数后，将地面雷达干涉测量获得的数据投影到点云上，然后投影到初始照片上。在照片上可视化边坡变形测量值可提供易于理解和分发的信息产品，尤其是对于难以接近的目标区域，例如陡峭的岩壁或岩石坠落区。比较了四种方法的参考步骤和最终可视化的适用性和误差传播：(a) 使用测量相机和立体图像摄影测量的经典方法；(b) 使用测量相机获取的图像，使用运动结构自动处理；(c) 使用数码紧凑型相机获取的图像，使用运动结构处理；(d) 无标记方法，使用数码紧凑型相机获取的图像，使用运动结构，无需人工地面控制点。完全无标记方法可用于高分辨率雷达干涉测量的可视化，有助于生成可供解释的可视化产品。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
通过准共形几何和卷积神经网络自动检测和注册大脑皮层表面标志
在医学成像中，表面配准被广泛用于对解剖结构进行系统比较，一个典型的例子是高度复杂的大脑皮层表面。为了获得有意义的配准，一种常见的方法是识别表面上的突出特征，并在它们之间建立低失真映射，将特征对应关系编码为界标约束。之前的配准工作主要集中在使用手动标记的界标和解决高度非线性的优化问题，这非常耗时，因此阻碍了实际应用。在这项工作中，我们提出了一种使用准共形几何和卷积神经网络自动检测和配准大脑皮层表面界标的新框架。我们首先开发了一个界标检测网络 (LD-Net)，该网络允许根据表面几何形状在给定两个规定的起点和终点的情况下自动提取界标曲线。然后，我们利用检测到的界标和准共形理论实现表面配准。具体来说，我们开发了一个系数预测网络 (CP-Net)，用于预测与所需基于地标的配准相关的 Beltrami 系数，以及一个名为磁盘 Beltrami 求解器网络 (DBS-Net) 的映射网络，用于从预测的 Beltrami 系数生成准共形映射，其中双射性由准共形理论保证。实验结果证明了我们提出的框架的有效性。总之，我们的工作为基于表面的形态测量和医学形状分析开辟了新途径。
AC0500OR22725配美系
使用扫描探针显微镜 (SPM) 中的自动化实验探索介电薄膜中的电子传导途径。在这里，我们使用大视野扫描来确定局部导电点的位置，并开发 SPM 工作流程，以自动化方式探测它们在更高空间分辨率下随时间、电压和扫描过程变化的动态行为。使用这种方法，我们观察到 20 nm 厚的铁电 Hf 0.54 Zr 0.48 O 2 薄膜中导电点的变化行为，其中导电点在连续扫描过程中消失并重新出现。扫描过程中还会出现新的导电点。自动化工作流程是通用的，可以集成到各种显微镜技术中，包括 SPM、电子显微镜、光学显微镜和化学成像。
中央配置和部署...
•实时监视 - 在详细列表视图中或通过每个设备屏幕的实时缩略图中查看所有Chrome OS设备的实时摘要。•Internet计量 - 记录了通过扩展名的Internet活动摘要，包括访问的每个URL的开始和结束时间以及在页面上花费的积极时间。•保护关键字监控 - 当学生输入或搜索与DNA关键字数据库中的任何术语相匹配时，员工会受到警报，从而为自我伤害，欺凌，激进，儿童性剥削提供保障和互联网安全指标，以及更多。•保护报告问题 - 学生可以直接和谨慎地向被提名的学校工作人员报告问题。•硬件清单 - 启动Chrome浏览器时，将动态发送库存到NetSupport DNA服务器。•企业警报 - 实时警报使DNA控制台操作员立即确定触发保障关键字的任何用户。•活动 - DNA控制台操作员可以在选定的时间段看到设备活动的时间顺序，包括触发的保护短语。
